一种基于互信息增益率的新属性约简算法

被引：34

作者：

贾平

代建华

潘云鹤

朱淼良

机构：

[1] 浙江大学人工智能研究所

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2006年 / 06期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

粗糙集; 约简; 信息论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,提出了一种基于互信息增益率的属性约简算法.该算法考虑了所选择条件属性与决策属性的互信息,还考虑了所选择属性的值的分布情况,从信息论角度定义了基于互信息增益率的属性重要性度量方法,并以此度量为启发式信息,算法从空集开始逐步将最重要的条件属性加入到选择属性集,直到所选择的条件属性集与决策属性集的互信息等于整个条件属性集与决策属性集的互信息时,算法停止.结果表明,算法能更有效地对决策系统进行约简,同时约简后的对象数目较少.

引用

页码：1041 / 1044+1070 +1070

页数：5

共 4 条

[1] 一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法 [J].